人工智能智能体记忆：LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 的比较分析

Feb 25, 2025

胡键

Disclaimer: this is a report generated with my tool: https://github.com/DTeam-Top/tsw-cli. See it as an experiment not a formal research, 😄。

摘要

本报告深入分析了人工智能智能体框架中的记忆管理，特别关注 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen。这些框架采用不同的策略来为智能体配备执行复杂任务所需的记忆能力。LangGraph 优先考虑可定制的短期和长期记忆解决方案，而 CrewAI 提供了一种更结构化的方法，具有内置的记忆类型。AutoGen 依赖于消息列表和外部集成。了解这些差异对于根据特定的应用程序需求选择合适的框架至关重要。

引言

人工智能智能体框架正在通过创建能够推理、规划并在动态环境中行动的自主实体，彻底改变我们处理复杂问题的方式。这些智能体的一个关键组成部分是它们的记忆系统，它允许它们保留和利用过去的经验和知识来提高其随时间的性能。本报告考察了三种著名的人工智能智能体框架的记忆架构：LangGraph、CrewAI 和 AutoGen。该分析探讨了它们的优势、劣势以及对不同用例的适用性。该研究是通过对技术文档、博客文章和研究论文的全面审查进行的。

LangGraph：灵活且可定制的记忆

LangGraph 由 LangChain 开发，提供了一种基于图的架构，用于构建复杂的、多智能体工作流程。其记忆方法强调灵活性和可定制性，允许开发人员根据特定的任务需求定制记忆解决方案。

短期和长期记忆

LangGraph 支持短期和长期记忆。短期记忆通常涉及在智能体的执行环境中存储最近的交互和上下文。另一方面，长期记忆需要与向量数据库等外部存储解决方案集成。

实体记忆

LangGraph 还提供实体记忆，使智能体能够跟踪和推理交互过程中特定实体及其属性。这在智能体需要保持对其正在交互的实体的一致理解的情况下特别有用。

持久记忆

LangGraph 的主要优势之一是它对持久记忆的支持，确保智能体状态和知识在会话之间得以保留。这提高了智能体的可靠性和一致性，尤其是在长时间运行或任务关键型应用程序中 (Vipra Singh, 2025)。

建议措施

利用 LangGraph 的可定制性来设计针对特定任务需求量身定制的记忆架构。
探索不同的向量数据库集成以实现长期记忆，从而优化检索性能。
实施实体记忆，使智能体能够推理和跟踪环境中的相关实体。

风险和挑战

配置和管理自定义记忆解决方案可能很复杂，并且需要大量的开发工作。
为长期记忆选择正确的向量数据库和索引策略对于性能和可扩展性至关重要。

CrewAI：结构化和基于角色的记忆

CrewAI 通过其对基于角色的智能体设计的关注而脱颖而出。它提供了一种结构化的记忆架构，简化了多智能体系统的开发，其中每个智能体都具有特定的角色和职责。

内置记忆类型

CrewAI 提供几种内置的记忆类型：

短期记忆 (RAG)： 使用检索增强生成 (RAG) 为智能体提供上下文相关的信息。
长期记忆 (SQLite3)： 采用 SQLite3 来持久存储长期知识和经验。
实体记忆 (RAG)： 与 LangGraph 类似，CrewAI 提供使用 RAG 的实体记忆来跟踪和推理实体。
上下文记忆： 存储交互的上下文以保持连贯的对话和动作。
用户记忆： 存储用户特定的信息以个性化交互并定制智能体行为。

智能体 RAG

CrewAI 利用智能体 RAG，结合了 RAG 的优势和智能体能力，以提高信息检索和推理 (Sahin Ahmed, 2024)。

建议措施

利用 CrewAI 的基于角色的设计来创建具有特定记忆需求的专业智能体。
探索内置的记忆类型以加速开发并简化记忆管理。
利用智能体 RAG 来提高信息检索的准确性和相关性。

风险和挑战

CrewAI 的结构化记忆架构可能不如 LangGraph 的可定制方法灵活。
对 SQLite3 的长期记忆的依赖可能会限制高吞吐量应用程序中的可扩展性。

AutoGen：基于消息的记忆和外部集成

AutoGen 采用了一种不同的记忆方法，主要依赖于消息列表进行短期上下文，并依赖于外部集成进行长期存储。

消息列表

AutoGen 维护智能体之间交换的消息列表，提供最近交互的短期记忆。这对于维护上下文和协调智能体之间的操作很有用。

外部集成

对于长期记忆，AutoGen 依赖于与外部存储解决方案的集成。这允许开发人员为其特定需求选择最合适的存储解决方案。

建议措施

利用消息列表来维护上下文并协调智能体之间的操作。
探索不同的外部存储集成以实现长期记忆，从而优化性能和可扩展性。

风险和挑战

消息列表可能不足以满足需要更深层记忆的复杂推理任务。
管理外部存储集成会增加开发过程的复杂性。

比较分析

特性	LangGraph	CrewAI	AutoGen
记忆方法	可定制，灵活	结构化，基于角色	基于消息，外部集成
短期记忆	可定制	RAG，上下文	消息列表
长期记忆	外部集成	SQLite3	外部集成
实体记忆	支持	RAG	不明确支持
持久性	支持	支持	取决于外部集成
用例	复杂的工作流程，自定义记忆需求	基于角色的多智能体系统	协作任务，灵活的存储
复杂性	高	中等	中等

洞察

LangGraph 在记忆架构方面提供了最大的灵活性，允许开发人员根据特定的任务需求定制记忆解决方案。
CrewAI 通过其结构化的记忆架构和内置的记忆类型简化了基于角色的多智能体系统的开发。
AutoGen 提供了一种轻量级的记忆方法，依赖于消息列表和外部集成来实现灵活性。
框架的选择取决于应用程序的特定需求，包括任务的复杂性、可定制性的需求以及基于角色的设计的重要性。
这些框架可以组合使用。LangGraph 可用于定义结构，而 CrewAI 可用于智能体设计。

结论

人工智能智能体记忆是智能系统的关键组成部分，使智能体能够保留和利用过去的经验和知识来提高其随时间的性能。LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 提供了不同的记忆管理方法，每种方法都有其自身的优势和劣势。通过了解这些差异，开发人员可以选择最适合其特定需求的框架，并构建更强大和有效的 AI 智能体系统。最重要的是了解需求并选择最合适的框架或将它们组合起来。

References

Report generated by TSW-X Advanced Research Systems Division Date: 2025-02-25